인터넷의 발전으로 많은 웹 기반 정보 검색 시스템의 구축은 사용자들에게 다양한 정보를 제공하고 있으나, 방대한 정보의 양을 사용자들은 효율적으로 이용하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 웹 기반 정보 검색 시스템에서 의미에 따른 문서 검색 기법을 제공하기 위해 의미 링크에 대해 알아보고, 의미 링크를 이용한 웹 기반 정보 검색 시스템인 불교 문화재 답사시스템을 웹과 데이터베이스 연동 방식에 따라 분류하여 구현해 본다. 앞으로의 연구 방향은 일반적인 정보 검색 시스템에서 로봇을 통하여 데이터들의 의미를 파악함으로써 의미에 따른 검색 기법을 제공하는 것이다.
인터넷의 보편화로 정보 교환이 활발해지면서 일반 사용자들에게 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보 검색 시스템의 역할이 아주 중요하게 되었다. 일반적인 정보 검색은 사용자의 질의에 대해 문서내의 색인어 발생 빈도를 기반으로 관련 문서를 찾 준다. 본 논문에서는 XML 링크 정보를 이용하여 링크를 검색하여 관련 문서를 찾아주는 정보 검색 시스템을 제시한다. 이를 위해 XML 링크에서 ROLE 속성값인 메타 데이터를 색인하여 저장하고 링크에 대한 모든 정보를 저장하고, 이를 기반으로 특정 주제에 대한 검색시, 특정 주제로 가장 많이 링크된 문서를 검색한다. 제시한 방법을 현재 웹상에서 주로 이용되는 HTML 문서를 기반으로 분석해 본 결과 그 필요성을 확인할 수 있었다.
텍스트 정보만을 이용하는 일반적인 검색엔진들의 한계를 극복하여 향상된 결과를 내기 위하여 링크 구조를 이용해 검색을 수행하는 시스템이 새롭게 등장하고 있다. 링크 구조는 사용자의 질의에 대해 중요한 문서들을 가려준다. 본 논문에서는 한 걸음 더 나아가 링크 정보를 이용하여 검색된 웹 페이지들 중 사용자의 기호에 적절한 결과를 도출하는 방법을 제안한다. 사용자 프로파일에 기반한 퍼지 개념 네트워크로 구축된 퍼지 문서 추출 시스템은 사용자의 성향을 반영하여 링크 기반 검색결과를 개인화 한다. 5명의 사용자에 대한 실험결과, 개발한 시스템이 의미 있는 웹 페이지를 검색함은 물론이고 사용자의 성향을 잘 반영함을 알 수 있었다.
링크 기반 검색엔진은 사용자의 질의어와 관련된 웹문서들에 대해 링크 정보를 이용하여 순위를 생성한다. 링크 정보는 문서들간의 추천을 나타내므로 중요한 문서를 찾는데 이용할 수 있다. 링크 정보를 이용한 검색은 일반적인 텍스트 기반 검색엔진에 비해 좋은 결과를 낸다고 알려져 있다. 링크 정보를 이용한 검색엔진의 대표적인 예로는 Google과 Clever Search가 있다. 본 논문에서는 링크 정보를 이용한 검색엔진을 개발하고 퍼지 개념 네트워크를 이용하여 개인화를 수행한다. 퍼지 개념 네트워크는 퍼지 문서 추 2654; 시스템을 위한 지식베이스로 이용된다. 사용자 프로파일을 이용하여 사용자별로 퍼지 개념 네트워크를 생성하고 링크 기반 검색 결과를 개인화한다. 3명의 사용자에 대해 실험을 수행하여, 개인화가 주는 효과에 대해 평가한다. 검색결과는 중요한 웹 문서를 찾아 주었으며, 개인화 과정을 통해 사용자가 원하는 순서대로 정렬해 주는 것을 알 수 있었다.다.
일반적인 하이퍼텍스트 검색 모델은 문서와 문서사이의 관계나 링크의 의미를 무시하고, 모든 문서를 독립적인 존재로 간주하여 검색한다. 그러나 하이퍼텍스트 검색 시스템에 있어 링크 정보를 이용하며 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 기존의 링크 기반 하이퍼텍스트 검색 모델은 문서의 색인 과정에서 링크 정보를 무시하고, 검색 결과 집합에 대하여 문서의 우선 순위를 제조정하는데 링크 정보를 활용한다. 이는 링크정보의 활용이 검색 결과 집합의 문서들에만 한정된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 링크 정보를 문서의 색인 과정에서 활용한다. 색인 과정에서 링크 정보를 이용하여 문서 내 용어의 가중치와 문서 내 inLinks의 가중치를 정의하고, 이들의 이용하여 문서의 우선 순위를 위한 확장된 RSV 계산식을 제시한다. 실험 결과에서 링크 의미에 따른 검색 조회율과 정확도를 제시하고 기존 링크 기반 검색 모델과의 비교, 분석 결과를 제시한다.
본 논문에서는 개념 그래프 기반 검색 시스템의 검색의 성능을 개선시키고자 Hits 알고리즘을 적용하였다. 기존 개념 그래프 기반 검색 시스템의 anchor text분석을 통하여 개념을 추출하고 있는 시스템에서 더 나아가 하이퍼 링크의 선호도의 특성을 살려 하이퍼링크에 문서가 얼마나 연결되어 있는지, 참조하고 있는지에 따라 해당 검색된 문서들의 중요도를 찾아서 순위를 매기는 실험을 하였다. 종래에는 해당 검색어의 빈도순으로 개념의 결과를 나타내 주었는데, 본 시스템 구현 후에 랭킹알고리즘을 적용하여 해당검색에 유용한 정보를 가지고 있는 페이지들(authorities)과 유용한 정보를 보유하고 있는 페이지의 링크를 보유하고 있는 페이지들(hubs)를 각각 순위 순으로 보여주게 되었다. 그리하여 사용자는 실제 검색시에 개념상으로 분류된 문서 중에 중요도가 높은 문서를 사용자에게 우선으로 접하게 되었으며, hub어 의해서 중요도가 높은 문서를 한눈에 볼 수도 있을 뿐 아니라, anchor text 어서 나타나지 않은 중요한 정보를 가진 문서도 검색할 수 있었다.
효율적인 웹 마이닝을 위해서는 방대한 인터넷 공간에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내고, 이들 중 보다 유용하다고 판단되어진 자료를 선별적으로 제시할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 웹 컨텐츠 분석과 HTML 문서들 사이의 링크 연결의 패턴 분석을 기반으로 하는 웹 구조 분석 방법들을 검토하고, 웹 검색 시스템을 구현하여 결과를 분석하였다. 이를 위해 웹 문서의 내용을 인덱싱한 뒤 질의와의 관련성의 확률을 구하는 랭귀지 검색 모델에 링크 구조 분석을 이용한 순위 알고리즘을 사용하여 좋은 결과를 얻고자 하였다. 또한 기존의 링크 관련 알고리즘에서 알려진 문제점을 해결하기 위한 몇가지 테크닉을 사용하였다.
지식기반 사회에서 조다 효율적인 정보이용을 지원하기 위해 디지털 도서관 시스템인 MIRAGE 가 구현되어졌다 인터넷이 비약적으로 성장하고, 접속하는 사용자의 수가 증가함에 따라 MIRAGE 시스템에서 관리하는 링크정보를 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 링크정보를 검색한 경우 웹 정보 객체간의 다양한 링크정보를 이용하여 사용자 중신의 서비스를 제공하도록 요구 되어지고 있다. 여기서 제안하는 링크서보를 링크가 가지는 유용한 정보를 체계적으로 분석하고 관리하여 검색에 사용함으로써 효율적인 검색 서비스가 가능하도록 제공하고 있다. 사용자는 자유롭게 웹상의 정보에 대해 링크정보를 만들고, 만들어진 링크정보는 데이터베이스에서 관리가 이루어진다. 하지만 웹상의 링크정보는 삭제가 되기나 변경이 뵉 경우가 있다. 여기에서는 시스템의 신뢰성을 향상시키기 위해서 링크서버는 따로 링크정보의 유효성을 주기적으로 검사를 하는 에이전트를 두고있다. 에이전트는 데이터베이스에 저장 되어진 링크정보가 항상 유효하도록 주기적인 검사를 통하여 항상 신뢰할 수 있는 링크서버가 농작이 되도록 지원을 하고 있다.
최근 들어서 사무자동화 시스템(Office Information System), 디지털 도서관(Digital Library), WWW(WorldWideWeb)등의 응용에서는 대량의 문서들의 정보를 효율적으로 저장하고 처리, 검색할 수 있는 기능을 요구하고 있다. 이에 대해 최근에 인터넷 기반의 무서 표준인 XML(eXtensible Markup Language)이 제시되었고, 이러한 XML 문서를 저장하고 처리, 검색하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나, 이러한 대부분의 연구들은 XML 문서의 구조적 정보만을 저장하고 검색하도록 설계되어 지고 있으며, XML 문서가 지닌 또 다른 정보인 링크 정보를 저장하고 검색하는 기능을 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 현재 파서나 브라우저 수준에서 제공해 주는 링크의 브라우징을 확장하여 데이터베이스로 수많은 XML문서의 링크 정부들을 저장하고 저장된 링크 정보들에 대해 사용자들이 검색할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 링크 정보를 지워할 수 있는 XML 문서에 대한 데이터 모델을 제시하고 이러한 데이터 모델로 지원할 수 있는 질의어들을 설계하였다.
본 논문에서 소개할 온라인 앨범 사이트는 텍스트 기반의 이미지 검색과 색상 기반 검색이 가능한 검색 엔진을 갖추었다. 기존의 검색 엔진들은 매우 단순한 키워드 매칭만을 통하여 이미지를 검색하여 그 결과 이미지와 사용자가 찾고자 하는 이미지 사이의 유사성이 낮은 경우가 많았다. SUMMIT(Sejong University MultiMedia Information Technology)은 등록된 각 사용자에게 개별 공간을 할당하여 사용자가 스스로 원하는 이미지를 업로드하거나 다운로드하게 한다. 또한, 각 사용자는 자신이 구성한 앨범 내에서의 키워드 검색과 내용기반 검색을 수행할 수 있으며 다른 사용자가 공개한 이미지나 시스템 데이터베이스에 저장된 이미지까지 포함한 포괄적인 검색 결과도 획득할 수 있다. 본 시스템은 각 사용자별 페이지 내에서의 검색이 가능하므로 검색의 정확도와 활용도를 높일 수 있다. 사용자는 SUMMIT에 올린 이미지나 타인이 공개한 이미지를 자신 혹은 기타 홈페이지에 직접 하이퍼링크할 수 있으며 어느 페이지에서도 같은 이미지 링크 태그를 사용할 수 있다는 용이함도 취할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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